論文の概要: Quantumness and Randomness of Quantum Random Number Generators via Photon Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14085v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 14:57:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 23:45:08.679685
• Title: Quantumness and Randomness of Quantum Random Number Generators via Photon Statistics
• Title（参考訳）: 光子統計による量子乱数発生器の量子性とランダム性
• Authors: Goutam Paul, Nirupam Basak, Soumya Das,
• Abstract要約: 出力を観察するだけでPRNGとQRNGを区別することはできない。 単一光子を量子源として使用するQRNGは、真の量子乱数を生成する。 QRNGの2つのモデルにおいて,指数分布から乱数を生成するモデルと,一様分布から乱数を生成するモデルとが,デバイスノイズ下で本質的に類似していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2330023661329355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Several quantum random number generator (QRNG) models have been proposed to produce random numbers, which, due to the quantum theory, are more secure than their classical counterparts. Many QRNG devices are commercially available as off-the-shelf black-box devices. Computationally, it is not possible to distinguish between a PRNG and a QRNG just by observing their outputs. The common practice for testing quantumness is a direct comparison between the mean and the variance of the experimental photon count. However, statistically, this is not a feasible solution either, because of finite sample size. A QRNG that uses single photons as the quantum source produces true quantum random numbers. Since single photons follow sub-Poissonian statistics, by determining the underlying distribution one can conclude whether a QRNG is truly quantum or not. In this work, we point out the limitations of existing methods of such a decision-making processes, and propose a more efficient two-fold statistical method, which can ensure whether an optical source is quantum or not up to a desired confidence level. Also, QRNGs can not produce true random numbers without deterministic classical post-processing. In this work, we also show that the two models of QRNGs, one producing random numbers from exponential distribution and the other from uniform distribution, become essentially similar under device noise. Detector outputs of both the above models can be tested to quantify the randomness coming from the quantum source of a QRNG, which in turn, dictates how much post-processing is required to produce good random numbers retaining quantumness. In this context, we also derive a relation when the underlying sampling distributions of the QRNGs will be $\epsilon$-random. Depending on this relation, a suitable post-processing algorithm can be chosen.
• Abstract（参考訳）: いくつかの量子乱数生成(QRNG)モデルがランダム数を生成するために提案されている。 多くのQRNGデバイスは市販のブラックボックスデバイスとして市販されている。 計算上、出力を観察するだけでPRNGとQRNGを区別することはできない。 量子性をテストする一般的な慣習は、実験光子数の平均と分散の直接比較である。 しかし、統計的には、これは有限サンプルサイズのため、実現可能な解ではない。 単一光子を量子源として使用するQRNGは、真の量子乱数を生成する。 単一光子はポアソン統計に従うため、基礎となる分布を決定することにより、QRNGが真に量子的かどうかを決定できる。 本稿では,そのような意思決定プロセスの既存手法の限界を指摘し,より効率的な2次元統計手法を提案する。 また、QRNGは決定論的古典的後処理なしでは真の乱数を生成することができない。 本研究では,指数分布から乱数を生成するQRNGと,一様分布から乱数を生成するQRNGの2つのモデルが,デバイスノイズ下で本質的に類似していることを示す。 上記の2つのモデルの検出器出力はQRNGの量子源から来るランダム性を定量化するためにテストされ、量子性を保持する良い乱数を生成するのに後処理がどれくらい必要かが決定される。 この文脈では、QRNGの基底となるサンプリング分布が$\epsilon$-randomとなるときにも関係を導出する。 この関係により、適切な後処理アルゴリズムを選択することができる。

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